Evolución de los valores de P en la literatura biomédica, 1990-2015

Área de la Ciencia:

• Estadísticas biológicas
• Información bibliométrica
• Publicaciones científicas

Sus antecedentes:

• La interpretación y el informe de los valores de P en la literatura científica son temas de debate en curso.
• La comprensión de las tendencias en la presentación de informes sobre el valor P es crucial para evaluar la calidad y la reproducibilidad de la investigación biomédica.

Objetivo del estudio:

• Realizar una evaluación a gran escala de los valores de P informados en resúmenes de investigación biomédica y textos completos durante 25 años (1990-2015).
• Determinar la frecuencia de la información estadística presentada en formatos distintos de los valores P.

Principales métodos:

• Análisis automatizado de extracción de texto de más de 12 millones de resúmenes de MEDLINE y casi 1 millón de artículos de PubMed Central (PMC).
• Evaluación de la información sobre el valor P en las revistas clínicas principales y en tipos específicos de artículos.
• Evaluación manual de una muestra aleatoria de 1000 resúmenes y 100 artículos de texto completo para las prácticas de información estadística.

Principales resultados:

• La información sobre el valor de P en resúmenes aumentó significativamente del 7,3% en 1990 al 15,6% en 2014.
• En 2014, los valores de P se informaron con frecuencia en metaanálisis (35,7%) y ensayos controlados aleatorios (54,8%), pero rara vez en las revisiones (2,4%).
• Una alta proporción (96%) de los artículos con valores de P informaron resultados estadísticamente significativos (≤0,05); sin embargo, la información sobre el tamaño del efecto (13,9%) y los intervalos de confianza (2,3%) se mantuvieron bajos.

Conclusiones:

• La literatura biomédica muestra una tendencia creciente en la notificación de valores de P, que indican predominantemente la significación estadística.
• Hay una notable subutilización de los tamaños de efecto y las métricas de incertidumbre (por ejemplo, los intervalos de confianza) en la investigación publicada.
• El estudio recomienda un cambio hacia el reporte de tamaños de efecto y métricas de incertidumbre junto con valores de P para una comunicación científica más robusta.